CC BY
8ПАТОГЕНЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЦИТОКИНОВОГО ПРОФИЛЯ ПОСТКОВИДНЫХ БОЛЬНЫХ СД 2 ТИПА ОСЛОЖНЕННЫХ ДИАБЕТИЧЕСКОЙ НЕФРОПАТИЕЙ
Нажмутдинова Дилором Камариддиновна Мирахмедова Хилола Тухтасиновна Худайбергенова Дилафруз Хамзаевна
Ташкентская медицинская академия
Коронавирусное заболевание — COVID-19 (коронавирусная болезнь 2019) за последние три года стало причиной глобальной пандемии. Его этиологическим фактором является SARS-CoV-2 (коронавирус тяжелого острого респираторного синдрома 2-го типа). Больные сахарным диабетом (СД — сахарный диабет), в отличие от здоровых людей, не страдающих хроническими заболеваниями, характеризуются более высокой заболеваемостью и смертностью вследствие COVID-19. Пациенты с положительным результатом теста на SARCoV-2 подвергаются более высокому риску развития гипергликемии. В данной работе мы представляем, анализируем и обобщаем данные о возможных механизмах, лежащих в основе повышения восприимчивости и смертности больных сахарным диабетом при инфекции SARS-CoV-2. Однако необходимы дальнейшие исследования для определения оптимального терапевтического лечения пациентов с диабетом и COVID-19. Нарушение функции почек у госпитализированных пациентов с инфекцией SARS-CoV-2 связано с увеличением внутрибольничной смертности и ухудшением клинического развития, что вызывает обеспокоенность в отношении пациентов с хронической болезнью почек (ХБП).
С патофизиологической точки зрения COVID-19 характеризуется перепроизводством воспалительных цитокинов (IL-6, TNF-альфа), вызывающих системное воспаление и гиперкоагуляцию, а также синдром полиорганной дисфункции.
Ключевые слова: COVID-19; сахарный диабет 2 типа, IL11, IL 17A, TGF-fíh
PATHOGENETIC ASPECTS OF THE CYTOKINE PROFILE OF POST-COVID PA TIENTS WITH TYPE 2 DM COMPLICA TED WITH DIABETIC NEPHROPA THY
Coronavirus disease—COVID-19 (coronavirus disease 2019) has become the cause of the global pandemic in the last three years. Its etiological factor is SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus type 2). Patients with diabetes (DM—diabetes mellitus), in contrast to healthy people not suffering from chronic diseases, are characterised by higher morbidity and mortality due to COVID-19. Patients who test positive for SARCoV-2 are at higher risk of developing hyperglycaemia. In this paper, we present, analyse and summarize the data on possible mechanisms underlying the increased susceptibility and mortality of patients with diabetes mellitus in the case of SARS-CoV-2 infection. However, further research is required to determine the optimal therapeutic management of patients with diabetes and COVID-19. Kidney impairment in hospitalized patients with SARS-CoV-2 infection is associated with increased in-hospital mortality and worse clinical evolution, raising concerns towards patients with chronic kidney disease (CKD).
From a pathophysiological perspective, COVID-19 is characterized by an overproduction of inflammatory cytokines (IL-6, TNF-alpha), causing systemic inflammation and hypercoagulability, and multiple organ dysfunction syndrome.
Keywords: COVID-19; type 2 diabetes mellitus, IL11, IL 17A, TGF-fiL
DIABETIKNEFROPATIYA BILANASORATLANGAN2-TUR QANDLIDIABET BO'LGANPOST-COVID BEMORLAR SITOKINPROFILINING PATOGENETIK
ASPEKTLARI
Koronavirus kasalligi - COVID-19 (koronavirus kasalligi 2019) so'nggi uch yil ichida globalpandemiyaga sabab bo 'ldi. Uning etiologik omili SARS-CoV-2 (og'ir o 'tkir respirator sindrom koronavirus turi 2). Qandli diabet (DM) bilan og'rigan bemorlar surunkali kasalliklari bo'lmagan sog'lom odamlardan farqli o'laroq, COVID-19 tufayli yuqori kasallanish va o'lim bilan tavsiflanadi. SARCoV-2 testi ijobiy bo'lgan bemorlarda giperglikemiya rivojlanish xavfiyuqori. Ushbu maqolada biz SARS-CoV-2 infektsiyasi bo 'lgan diabet bilan og'rigan bemorlarning sezuvchanligi va o'limini oshirishi mumkin bo'lgan mexanizmlari haqidagi ma'lumotlarni taqdim etamiz, tahlil qilamiz va umumlashtiramiz. Biroq, diabet va COVID-19 bilan og'rigan bemorlar uchun optimal terapevtik davolanishni aniqlash uchun qo'shimcha tadqiqotlar talab etiladi. SARS-CoV-2 infektsiyasi bilan kasalxonaga yotqizilgan bemorlarda buyrak funktsiyasining buzilishi, kasalxonada o 'limning ko'payishi va surunkali buyrak kasalligi (SBK) bilan og'rigan bemorlarda tashvish tug'diradigan klinik rivojlanishning yomonlashishi bilan bog'liq.
Patofiziologik nuqtai nazardan, COVID-19 yallig'lanish sitokinlarining (IL-6, TNF-alfa) ortiqcha ishlab chiqarilishi, tizimli yallig'lanish va giperkoagulyatsiya, shuningdek, ko'p a 'zolar disfunktsiyasi sindromi bilan tavsiflanadi.
Kalit so'zlar: COVID-19; qandli diabet 2 tip, IL11, IL 17A, TGF-b1.
Введение. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) классифицировала пандемию коронавируса 2019 года (COVID-19) как глобальную чрезвычайную ситуацию в области здравоохранения [1]. Вирус вызывает острый респираторный дистресс-синдром. До сих пор наши знания об этом заболевании ограничены. Новый бета-коронавирус был впервые завезен в Ухане, Китай, в 2019 году, а затем распространился по всему миру. SARS-CoV-2 представляет собой РНК-вирус с геномом от 26 000 до 32 000 пар оснований [2]. Капсид содержит четыре структурных белка: шип (S), нуклеокапсид (N), мембрану (М) и оболочку (Е). В своем исследовании Walls et al. показали, что нуклеиновая кислота и развивающаяся N-кислота находятся под образовавшимся липидным новым раствором вириона SARS-CoV-2 [3]. Под электронным микроскопом буква S выглядит как корона, отсюда и название: коронавирус. Белок S состоит из двух доменов. Связывание рецептора ангиотензин превращающего фермента 2-го типа (АПФ-2) происходит в верхнедолевом домене, что инициирует проникновение вируса в клетки. Нижний домен белка S участвует в прикреплении вируса к мембране клетки-хозяина [4]. Функция белка М заключается в связывании вирусного генома с внутренней поверхностью мембраны клетки-хозяина. С-концевой домен трансмембранных белков контактирует с вирусным белком N, играя важную роль в его жизненном цикле [5]. Схема, показывающая модель вируса COVID-19, представлена на рисунке 1.
Рисунок 1. Модель COVID-19, изображающая структурные элементы вириона.
В цикле репликации SARS-CoV-2 можно выделить несколько ключевых стадий: прикрепление и проникновение в клетку, транскрипция вирусной репликазы, репликация генома, трансляция структурных белков и высвобождение новых вирионов [2]. Анализ более 300 000 геномов SARS-CoV-2, проведенный менее года назад Рохманом и др., показал своего рода адаптивную эволюцию этого вируса, которая затрагивает не только сам нуклеокапсид, но и многие области вирусной S. белок [6]. Таким образом, на основании мутаций в области RBD вирусного белка S описано всего семь мутантных вариантов SARS-CoV-2: альфа (В.1.1.7), бета (В.1.351), гамма (P .1), дельта (B.1.617.2), эпсилон (B.1.427), каппа (B.1.617.1) и вариант Омикрона (B.1.1.529). На основании анализа микромасштабного термофореза S-белка SARS-CoV-2 было продемонстрировано, что альфа-, бета-, гамма- и дельта-варианты характеризуются наиболее сильным взаимодействием с рецептором ACE2 [7]. Также стоит подчеркнуть, что вариант Омикрона типичен благодаря своей способности избегать иммунной системы человека [8]. Уровень смертности при инфекции COVID-19 оценивается в 0,51,0% [9,10,11]. Доля диабетиков среди пациентов с COVID-19 варьируется в зависимости от региона мира. Например, в Италии до 36% тяжелобольных, имеющих положительный результат теста на COVID-19, были отягощены диабетом [12], а в США это же явление было отмечено целых 58 человек. % пациентов [13].
У подавляющего большинства инфицированных пациентов наблюдается легкая форма COVID-19, но у некоторых развивается тяжелая форма инфекции, которая может привести к летальному исходу. Факторами, влияющими на развитие тяжелого заболевания, являются: пожилой возраст, сопутствующие заболевания, тяжелые социально-экономические условия и профессиональный риск (повышенная эпидемиологическая помощь). Наиболее часто упоминаемый возрастной предел, выше которого возникает повышенный риск серьезных осложнений, составляет 60 лет и старше [14,15]. Независимо от возраста, пациенты с сопутствующими хроническими заболеваниями, нарушающими иммунную систему, подвергаются более высокому риску заражения SARS CoV-2. К таким заболеваниям в основном относятся: сахарный диабет [16], почечная недостаточность [17], хронические заболевания сердца и головного мозга [18,19], злокачественные новообразования [14], иммунные нарушения [15] и ожирение [20]. В недавних исследованиях был отмечен значительно более высокий риск внутрибольничной смертности из-за COVID-19 у пациентов с диабетом,
чем у пациентов без нарушений толерантности к глюкозе (НК = 2,36) [14]. Интересно, что правильный гликемический контроль перед госпитализацией, подтвержденный тестом на гликозилированный гемоглобин (НЬА1с), не был связан с улучшением результатов лечения инфекций у этих пациентов [21].
Учёными Узбекистана проведен ряд исследований особенностей течения и последствий COVID-19 у больных сахарным диабетом, в том числе структуры смертности среди больных сахарным диабетом в Республике Узбекистан в период пандемии COVID-19 (Хайдарова Ф.А. и др.). Состояние гипергликемии у больных, госпитализированных по поводу пневмонии, ассоциированной с COVID-19 (Алиева А.В. и др.).
Механизм заболеваемости sars-cov-2 при диабете. Диабет является седьмой по значимости причиной смерти в мире и связан с сосудистыми осложнениями, серьезно влияющими на качество жизни (63). Диабет предрасполагает пациентов к заражению инфекцией из-за нарушения функции иммунной системы. За этот факт ответственны следующие факторы: угнетение фагоцитоза, снижение активности макрофагов и снижение способности хемотаксиса нейтрофилов в результате снижения количества интерферона (Ш№у) [42]. Подчеркнута роль контроля гликемии у больных сахарным диабетом. Хотя, как упоминалось ранее [21], это, по-видимому, не влияет на эффективность лечения инфекции, оно снижает вероятность пролиферации вируса в клетках [43,44]. Другой возможной причиной повышенной восприимчивости к инфекции COVID-19 является повышение уровня фурина, протеазы 1 типа, связанной с клеточной мембраной. Было показано, что более высокий уровень фурина у пациентов с диабетом облегчает проникновение SARS-CoV-2 в клетки [33,45]. Фурины опосредуют проникновение вируса в клетку человека, расщепляя и стимулируя белки S1 и S2 SARS-CoV2 [3,46]. Схема, показывающая патофизиологические механизмы, в том числе повышенную восприимчивость больных диабетом к COVID-19, представлена на рисунке 2.
Рисунок 2 Патомеханизм, вызывающий повышенную вероятность заражения
COVID-19 у пациентов с диабетом.
Таким образом, помимо поражения легких, у пациентов с инфекцией SARS-CoV-2 наблюдаются осложнения со стороны других органов, такие как повреждение почек, приводящее к острому повреждению почек (01111)11, что вызывает обеспокоенность относительно клинических исходов и прогноза у пациентов с ранее существовавшими сопутствующими заболеваниями, такими как хронические заболевания. заболевание почек (ХБП), терминальная стадия заболевания почек (ТПН) и реципиенты трансплантата почки, находящиеся на иммуносупрессивной терапии. Реципиенты, находящиеся на иммуносупрессивной терапии. Метаанализ, включающий 73 исследования, оценивающих связь между полиорганной дисфункцией и развитием COVID-19, показал, что у пациентов с ХБП чаще развивается тяжелая инфекция SARS-CoV-2 (ОШ 1,84 [95% ДИ 1,47-2,30]). Следовательно, помимо тяжести заболевания, крайне важно оценить клинические исходы, прогноз и смертность, связанную с инфекцией COVID-19, у пациентов с ХБП в анамнезе.
По мере приближения 2023 года пандемия COVID-19 унесла жизни миллионов людей. Хотя вакцины сыграли решающую роль, существует лишь несколько эффективных лекарств для профилактики и лечения Covid-19 в прорывных случаях или у непривитых или пациентов с ослабленным иммунитетом. SARS-CoV-2 демонстрирует ранние и необычные признаки микротромбоза и иммунной дисрегуляции, поражающие эндотелиальные слои легких, кожи и других органов. Примечательно, что антикоагулянты улучшают результаты у некоторых пациентов с COVID-19. Белок-трансформирующий фактор роста-бета (TGF-P1) играет решающую роль в поддержании здоровья микроциркуляторного русла благодаря своей роли в регулировании воспаления, свертывания крови и заживления ран. Однако после инфекции (включая вирусную инфекцию) активация TGF-P1 может усиливать коагуляцию, вызывать иммунную дисрегуляцию и направлять путь к фиброзу тканей. Нарушение регуляции передачи сигналов TGF-P в иммунных клетках и его локализация в областях микрососудистых повреждений теперь хорошо описаны при COVID-19, и такие события могут способствовать развитию острого респираторного дистресс-синдрома и исходам микротромбозов кожи, часто наблюдаемым при тяжелом течении COVID-19. Высокая концентрация TGF-P в тромбоцитах и других клетках микрососудистых тромбов, его способность активировать каскад свертывания крови и нарушать регуляцию иммунных путей, а также его профибротические свойства — все это способствует созданию уникальной среды в микроциркуляторном русле COVID-19. Эта уникальная среда способствует распространению микрососудистого свертывания крови и иммунной дисрегуляции. В этом обзоре мы суммируем физиологические функции TGF-P и детализируем доказательства его влияния на микроциркуляторное русло при COVID-19. Кроме того, мы исследуем потенциальную роль.
Воспалительные цитокины в патофизиологии диабетической нефропатии. Цитокины — группа фармакологически активных низкомолекулярных полипептидов с аутокринным, паракринным и юкстакринным действием, которые скоординированно регулируют воспалительные и иммунные реакции с участием различных цитокин-ассоциированных сигнальных путей. Цитокины продуцируются по всему организму клетками различного эмбриологического происхождения и, помимо своей регуляторной роли в иммунном ответе, оказывают важное плейотропное действие в качестве кардинальных эффекторов повреждения [36]. В настоящее время признано, что хроническое вялотекущее воспаление и активация врожденной иммунной системы тесно связаны с патогенезом сахарного диабета [37-39]. У пациентов с диабетом повышены концентрации в плазме различных воспалительных параметров [8-10, 40, 41], что является сильным предиктором развития этого заболевания [42-44]. Патогенез тяжелого течения COVID-19 отражает неэффективную иммунную реакцию на SARS-
19. КоВ-2. Здесь мы анализируем на уровне отдельных клеток плазмобласты, вышедшие в кровь, чтобы изучить динамику адаптивного иммунного ответа у пациентов с COVID-19, нуждающихся в интенсивной терапии. До сероконверсии в ответ на шиповый белок SARS-CoV-2 периферические плазмобласты демонстрируют сигнатуру экспрессии генов, индуцированной интерфероном 1 типа; однако после сероконверсии плазмобласты теряют эту сигнатуру, вместо этого экспрессируют сигнатуры генов, индуцированные Ш-21 и TGF-P, и продуцируют в основном IgG1 и ^А1. При устойчивой иммунной реакции у пациентов с COVID-19 плазмобласты переключаются на экспрессию ^А2, тем самым отражая команду TGF-p. Несмотря на их продолжающееся присутствие в крови, плазмобласты не обнаруживаются в легких умерших пациентов с COVID-19, а ^А2 пациента не связывается с доминантными антигенами SARS-CoV-2. Таким образом, наши результаты показывают, что при тяжелом течении COVID-19 SARS-CoV-2 запускает хроническую иммунную реакцию, которая управляется TGF-P и отвлекается от самого себя. 19 связанных с микрососудистым тромбозом и иммунной дисрегуляцией.
TGF-P также известен как важный регулятор иммунных реакций12 и вызывает фиброз13, сопутствующее заболевание у пациентов с тяжелым течением COVГО-1914,15. непрерывный выход плазмобластов в кровь, отражающий продолжающуюся иммунную реакцию. Первоначально, в течение первой недели после поступления в отделение интенсивной терапии, эта иммунная реакция направлена против SARS-CoV-2, поскольку у всех пациентов появились антитела IgG к белкам § и N. Позже преимущественно образуются IgA-экспрессирующие плазмобласты, что отражает продолжающуюся инструктацию В-лимфоцитов с помощью TGF-p. Однако, что касается их специфичности, только одна треть пациентов экспрессирует IgA, специфичный к §-белку, и только у одного из них экспрессируется IgA2, специфичный к §-белку, терминальный класс антител, на который нацелен TGF-p. Циркулирующие плазмобласты клонально размножаются, а их антитела соматически мутированы, но не специфичны к белку § или N SARS-CoV-2. В совокупности эти результаты указывают на то, что TGF-P является ключевым цитокином, регулирующим хроническую иммунную реакцию при тяжелом течении COVID-19, иммунную реакцию, которая больше не направлена на SARS-CoV-2.
ГЬ-17В был описан как циркулирующий воспалительный белок, связанный с повышенным риском прогрессирования повреждения почек [26]. Интересно, что уровни циркулирующего IL-17A связаны с тяжестью заболевания почек и прогрессивно снижаются от субъектов с нормальной толерантностью к глюкозе к субъектам с диабетом 2 типа с ДН и без него [40]. В соответствии с этим, у пациентов с развитой ДН наблюдаются более низкие уровни IL-17A как в плазме, так и в моче [41]. Однако Чжан и др. показали увеличение CD4+ СХСК5+ PD-1+ Т-фолликулярных хелперных клеток и значений Ш-6 и Ш-17 в плазме у пациентов с ДН по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы [42]. Среди пациентов, инфицированных вирусом цирротического гепатита С, уровни IL-17A в сыворотке были выше у пациентов с диабетом 2 типа, чем у пациентов без диабета и контрольной группы [43]. Хотя эти исследования касались уровней IL-17A в крови или моче у пациентов с ДН, местные уровни IL-17A в почках еще не исследовались. Важно отметить, что инфильтрация иммунных клеток является ключевой особенностью ДН [17]. Активированные Т-клетки (CD4+ и CD8+) в основном расположены в интерстиции почек диабетических почек [44,45,46]. Хотя CD4+ Ш-17+ клетки являются основным источником продукции IL-17A, было описано, что и другие клетки, включая макрофаги, нейтрофилы.
В этом смысле в пионерском исследовании биопсии почек у пациентов с ДН мы описали локальную активацию воспалительных путей, в частности активацию NF-кB, связанную с усилением регуляции провоспалительных факторов, таких как хемокин МСР-1 [14]. С тех пор многие доклинические исследования показали, что МСР-1 может быть терапевтической мишенью и потенциальным биомаркером ДН. В этом отношении клинические исследования, нацеленные на МСР-1 или его рецептор, показали многообещающие результаты [48]. Тем не менее, исследования по оценке экспрессии IL-17A в почках при ДН человека необходимы для дальнейшего определения его роли в прогрессировании ДН.
Обеспечение защиты больных сахарным диабетом от развития и прогрессирования поражения почек остается проблемой для нефрологов. В этом контексте совершенно очевидна необходимость определения новых терапевтических целей и дополнительных стратегий лечения ДН, тем более что современные методы лечения не останавливают полностью развитие и прогрессирование поражения почек у пациентов с диабетом. Диабетическая нефропатия считается воспалительным заболеванием, и в нескольких недавно опубликованных сообщениях была продемонстрирована активация воспаления в связи с диабетической нефропатией [119]. Модуляция воспалительных процессов может быть полезна для профилактики или терапии ДН. Воспалительные цитокины оказывают большое разнообразие действий, связанных с этим заболеванием: от развития до начальных стадий диабета, прогрессирования и поздних стадий почечной недостаточности. Признание этих молекул в качестве важных патогенных факторов и разработка новых методов изучения изменений в экспрессии патогенных генов, участвующих в воспалительных путях при этом осложнении, обеспечат новые терапевтические цели.
Интерлейкин (Ш)-11 является членом семейства цитокинов Ш-6. Уровень интерлейкина (Щ)-11 повышается при широком спектре фиброзно-воспалительных заболеваний, таких как системный склероз, ревматоидный артрит, фиброз легких, воспалительные заболевания кишечника, заболевания почек, лекарственное повреждение печени и неалкогольный стеатогепатит. Ш-11 является членом семейства цитокинов Ш-6 и обладает несколькими отличительными свойствами, которые определяют его уникальную и неперекрывающуюся роль при заболевании. Рецептор Ш-11 высоко экспрессируется на стромальных, эпителиальных и поляризованных клетках, где неканоническая передача сигналов Ш-11 управляет тремя патологиями, общими для всех фибровоспалительных заболеваний — активацией миофибробластов, дисфункцией паренхиматозных клеток и воспалением — одновременно ингибируя регенерацию тканей. Этот цитокин мало изучен, а пик публикаций об Ш-11 пришелся на начало 1990-х годов, когда он был по большей части неправильно понят.
Рисунок 3
В фибробластах 11-11 действует в точке конвергенции сигналов после множественных и разнообразных стимулов и является связующим звеном между факторами, инициирующими фиброз, и фиброзом органов. ANG II, ангиотензин II; bFGF - базовый FGF; CTGF, фактор роста соединительной ткани; ЕТ-1, эндотелин 1; OSM, онкостатин МА. Все эти клетки выделяют провоспалительные и профибротические факторы, такие как CD40L, И-6, трансформирующий фактор роста-^1 (TGF-P1), Рантес и МСР-1, которые действуют синергически на прогрессирование ДН [47].
Antibody therapy
Myofibroblast activation ECM deposition Fibrosis
IL11 подобен IL6, и оба образуют гетеродимерный комплекс GP130, чтобы инициировать его нижестоящую передачу сигналов 25-28, но образование соответствующих гексамерных сигнальных комплексов различается 29. В то время как IL6R наиболее высоко экспрессируется на иммунных клетках, IL11RA экспрессируется в стромальных клетках, таких как в виде фибробластов и звездчатых клеток печени, а также на паренхиматозных клетках, включая гепатоциты. Следовательно, можно ожидать, что биология IL6 связана главным образом с иммунными функциями, тогда как активность IL11 более тесно связана с биологией стромы и паренхимы 25, 30-32. №чиная с девяностых годов, высокий выброс IL11 во время вирусных инфекций был описан 33, 34, а в последнее время несколько исследований связали этот интерлейкин с фиброзом, хроническим воспалением и внеклеточным ремоделированием матрикса 31, 35-39. Также известно, что WNT5A и IL11 обладают способностью активировать передачу сигналов STAT3 40, и эта способность постулируется как возможный механизм связи гена WNT5A с иммуномодуляцией. WNT5A является членом семейства белков WNT, который играет решающую роль во множестве процессов как в здравоохранении, так и при заболеваниях, таких как эмбриональный морфогенез, фиброз, воспаление или рак 41. В нескольких исследованиях описаны перекрестные помехи между трансформирующим фактором роста-бета (TGFß) и сигнальные пути WNT во время фиброзных процессов 42-45, а в последнее время с увеличением продукции IL11 46. TGFß представляет собой наиболее известный профибротический цитокин, активируя выработку компонентов внеклеточного матрикса (ECM) и множества сигнальных молекул 47.
Гены, связанные с передачей сигналов L11, такие как STAT3 или TGFß, также экспрессировались дифференциально. Впоследствии биоинформатические и функциональные анализы показали, что эти четыре дополнительных белка участвуют как в воспалительных, так и в фиброзных реакциях, что позволяет предположить участие ORF6, ORF8, ORF9b и ORF9c в воспалительных и/или фиброзных реакциях при инфекции SARS-CoV-2.
В заключение можно сказать, что воспалительные цитокины могут играть решающую роль в патогенезе ДД. Мониторинг цитокинов помогает оценить иммунный статус воспалительного процесса у больных ДР и выявить пациентов с высоким риском развития диабета для выбора оптимального варианта терапии. Учитывая вышеизложенное, мы считаем, что проблем диагностики и лечения больных сахарным диабетом, вызванным COVID-19, достаточно и наступает летальный исход. Учитывая количество больных, инфицированных ХБП 2 типа и ковидом в Узбекистане, а также обзор литературы, наши наблюдения показали, что среди больных, осложненных ХБП, заболевание протекает тяжелее и выше смертность. Поэтому мы поставили перед собой задачу более глубоко изучить эту ситуацию.
ЛИТЕРАТУРА
1. Yuen K.S., Ye Z.W., Fung S.Y., Chan C.P., Jin D.Y. SARS-CoV-2 and COVID-19: The most important research questions. Cell Biosci. 2020;10:38-40. doi: 10.1186/s13578-020-00404-4. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
2. Lu R., Zhao X., Li J., Niu P., Yang B., Wu H., Wang W., Song H., Huang B., Zhu N., et al. Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: Implications for virus origins and receptor binding. Lancet. 2020;395:565-574. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30251-8. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
3. Walls A.C., Park Y.J., Tortorici M.A., Wall A., McGuire A.T., Veesler D. Structure, Function, and Antigenicity of the SARS-CoV-2 Spike Glycoprotein. Cell. 2020;181:281-292. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.058. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
4. Zhang L., Lin D., Sun X., Curth U., Drosten C., Sauerhering L., Becker S., Rox K., Hilgenfeld R. Crystal structure of SARS-CoV-2 main protease provides a basis for design of improved a-ketoamide inhibitors. Science. 2020;368:409-412. doi: 10.1126/science.abb3405. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
5. Rey F.A., Lok S.M. Common Features of Enveloped Viruses and Implications for Immunogen Design for Next-Generation Vaccines. Cell. 2018;172:1319-1334. doi: 10.1016/j.cell.2018.02.054. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
6. Rochman N.D., Wolf Y.I., Faure G., Mutz P., Zhang F., Koonin E.V. Ongoing global and regional adaptive evolution of SARS-CoV-2. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2021;118:116-121. doi: 10.1073/pnas.2104241118. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
7. Kim S., Liu Y., Lei Z., Dicker J., Cao Y., Zhang X.F., Im W. Differential interactions between human ACE2 and spike RBD of SARS-CoV-2 variants of concern. J. Chem. Theory Comput. 2021;17:7972-7979. doi: 10.1021/acs.jctc.1c00965. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
8. Wu L., Zhou L., Mo M., Liu T., Wu C., Gong C., Lu K., Gong L., Zhu W., Xu Z. SARS-CoV-2 Omicron RBD shows weaker binding affinity than the currently dominant Delta variant to human ACE2. Sig. Transduct. Target. Ther. 2022;7:8-12. doi: 10.1038/s41392-021-00863-2. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
9. Verity R., Okell L.C., Dorigatti I., Winskill P., Whitttaker C., Imai N., Cuomo-Dannenburg G., Thompson H., Walker P., Fu H., et al. Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: A model-based analysis. Lancet Infect. Dis. 2020;20:669-677. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30243-7. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
10. Perez-Saez J., Lauer S., Kaiser L., Regard S., Delaporte E., Guessous I., Stringhini S., Azman A.S., Serocov-POP Study Group Serology-informed estimates of SARS-CoV-2 infection fatality risk in Geneva, Switzerland. Lancet Infect. 2020;20:E69-E70. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30584-3. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
11. Salje H., Tran Kiem C., Lefrancq N., Courtejoie N., Bosetti P., Paireau J., Andronico J., Hoze N., Richet J., Dubost C., et al. Estimating the burden of SARS-CoV-2 in France. Science. 2020;369:208-211. doi: 10.1126/science.abc3517. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
12. Onder G., Rezza G., Brusaferro S. Case-Fatality Rate and Characteristics of Patients Dying in Relation to COVID-19 in Italy. JAMA. 2020;323:1775-1776. doi: 10.1001/jama.2020.4683. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
13. Bhatraju P.K., Ghassemieh B.J., Nichols M., Kim R., Jerome K.R., Nalla A.K., Greninger A.L., Pipavath S., Wurfel M.M., Evans L., et al. Covid-19 in Critically Ill Patients in the Seattle Region—Case Series. N. Engl. J. Med. 2020;382:2012-2022. doi: 10.1056/NEJMoa2004500. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
14. Williamson E., Walker A.J., Bhaskaran K.J., Bacon S., Bates C., Morton C.E., Curtis H.J., Mehrkar A., Evans D., Inglesby P. OpenSAFELY: Factors associated with COVID-19-related hospital death in the linked electronic health records of 17 million adult NHS patients. Nature. 2020;584:430-436. doi: 10.1038/s41586-020-2521-4. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
15. Petrilli C.M., Jones S.A., Yang J., Rajagopalan H., O'Donnell L., Chernyak Y., Tobin K.A., Cerfolio R.J., Francois F., Horwitz L.I. Factors associated with hospital admission and critical illness among 5279 people with coronavirus disease 2019 in New York City: Prospective cohort study. BMJ. 2020;369:m1966. doi: 10.1136/bmj.m1966. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
16. Richardson S., Hirsch J.S., Narasimhan M., Crawford J.M., McGinn T., Davidson K.W., the Northwell COVID-19 Research Consortium. Barnaby D.P., Becker L.B., Chelico
J.D., et al. Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized with COVID-19 in the New York City Area. JAMA. 2020;323:2052-2059. doi: 10.1001/jama.2020.6775. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
17. Cheng Y., Luo R., Wang K., Zhang M., Wang Z., Dong L., Li J., Yao Y., Ge S., Xu G. Kidney disease is associated with in-hospital death of patients with COVID-19. Kidney Int. 2020;97:829-838. doi: 10.1016/j.kint.2020.03.005. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
18. Mehra M.R., Desai S.S., Kuy S., Henry T.D., Patel A.N. Cardiovascular Disease, Drug Therapy, and Mortality in Covid-19. N. Engl. J. Med. 2020;382:99-102. doi: 10.1056/NEJMc2021225. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Retracted
19. Laird J R., Pareek G., Miner M., Sobel D.W., Balestrieri A., Sfikakis P.P., Tsoulfas G., Protogerou A., Misra D.P., Agarwal V., et al. COVID-19 pathways for brain and heart injury in comorbidity patients: A role of medical imaging and artificial intelligence-based COVID severity classification: A review. Comput. Biol. Med. 2020;124:103-960. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
20. Palaiodimos L., Kokkinidis D.G., Li W., Karamanis D., Ognibene J., Arora S., Southern W.N., Mantzoros C.S. Severe obesity, increasing age and male sex are independently associated with worse in-hospital outcomes, and higher in-hospital mortality, in a cohort of patients with COVID-19 in the Bronx, New York. Metabolism. 2020;108:154-262. doi: 10.1016/j.metabol.2020.154262. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
21. Cariou B., Hadjadj S., Wargny M., Pichelin M., Al-Salameh A., Allix I. Phenotypic characteristics and prognosis of inpatients with COVID-19 and diabetes: The CORONADO study. Diabetologia. 2020;63:1500-1515. doi: 10.1007/s00125-020-05180-x. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
22. Gregory J.M., Slaughter J.C., Duffus S.H., Smith T.J., LeStourgeon L.M., Jaser S.S. COVID-19 severity is tripled in the diabetes community: A prospective analysis of the pandemic's impact in type 1 and type 2 diabetes. Diabetes Care. 2021;44:526-532. doi: 10.2337/dc20-2260. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
23. Barron E., Bakhai C., Kar P., Weaver A., Bradley D., Ismail H., Knighton P., Holman N., Khunti K., Sattar N., et al. Associations of Type 1 and Type 2 Diabetes With COVID-19-Related Mortality in England: A Whole-Population Study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2020;8:813-822. doi: 10.1016/S2213-8587(20)30272-2. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
24. Holman N., Knighton P., Kar P., O'Keefe J., Curley M., Weaver A., Barron E., Bakhai C., Khunti K., Wareham N., et al. Risk Factors for COVID-19-Related Mortality in People with Type 1 and Type 2 Diabetes in England: A Population-Based Cohort Study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2020;8:823-833. doi: 10.1016/S2213-8587(20)30271-0. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
25. Wang S., Ma P., Zhang S., Song S., Wang Z., Ma Y., Xu J., Wu F., Duan L., Yin Z., et al. Fasting Blood Glucose at Admission is an Independent Predictor for 28-Day Mortality in Patients With COVID-19 Without Previous Diagnosis of Diabetes: A Multi-Centre Retrospective Study. Diabetologia. 2020;63:2102-2111. doi: 10.1007/s00125-020-05209-1. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
26. Wu J., Huang J., Zhu G., Wang Q., Lv Q., Huang Y., Yu Y., Si X., Wang C., Liu Y., et al. Elevation of Blood Glucose Level Predicts Worse Outcomes in Hospitalized Patients With COVID-19: A Retrospective Cohort Study. BMJ Open Diabetes Res. Care. 2020;8:14-76. doi: 10.1136/bmjdrc-2020-001476. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
27. Coppelli A., Giannarelli R., Aragona M., Penno G., Falcone M., Tiseo G., Ghiadoni Z., Greta Barbieri L., Monzani F., Virdis A., et al. Hyperglycemia at Hospital Admission is
Associated with Severity of the Prognosis in Patients Hospitalized for COVID-19: The Pisa COVID-19 Study. Diabetes Care. 2020;43:2345-2348. doi: 10.2337/dc20-1380. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
28. Bode B., Garrett V., Messier J., McFarland R., Crowe J., Booth R., Klonoff D. Glycemic Characteristics and Clinical Outcomes of COVID-19 Patients Hospitalized in the United States. J. Diabetes Sci. Technol. 2020;14:813-821. doi: 10.1177/1932296820924469. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
29. Zhu L., She Z.G., Cheng X., Qin J., Zhang X.J., Cai J., Lei F., Wang H., Xie J., Wang W., et al. Association of Blood Glucose Control and Outcomes in Patients with COVID-19 and Pre-Existing Type 2 Diabetes. Cell Metab. 2020;31:1068-1077. doi: 10.1016/j.cmet.2020.04.021. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
30. Filippatos T.D., Liontos A., Papakitsou I., Elisaf M.S. SGLT2 inhibitors and cardioprotection: A matter of debate and multiple hypotheses. Postgrad. Med. 2019;131:82-88. doi: 10.1080/00325481.2019.1581971. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
31. Bornstein S.R., Rubino F., Khunti K., Mingrone G., Hopkins D., Birkenfeld A.L., Boehm B., Amiel S., Holt R.I., Skyler J.S. Practical recommendations for the management of diabetes in patients with COVID-19. Lancet Diabetes Endocrinol. 2020;8:546-550. doi: 10.1016/S2213-8587(20)30152-2. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
32. Hampp C., Swain R.S., Horgan C., Dee E., Qiang Y., Dutcher S.K., Petrone A., Chen Tilney R., Maro J.C., Panozzo C.A. Use of Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitors in Patients with Type 1 Diabetes and Rates of Diabetic Ketoacidosis. Diabetes Care. 2020;43:90-97. doi: 10.2337/dc19-1481. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
33. Mota M., Stefan A. Covid-19 and Diabetes-A Bidirectional Relationship? Rom. J. Diabetes Nutr. Metab. Dis. 2020;27:77-79. [Google Scholar]
34. Wan Y., Shang J., Graham R., Baric R.S., Li F. Receptor Recognition by the Novel Coronavirus from Wuhan: An Analysis Based on Decade-Long Structural Studies of SARS Coronavirus. J. Virol. 2020;94:120-127. doi: 10.1128/JVI.00127-20. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
35. Erkan C., Medine C.C. Comment on 'Can angiotensin receptor-blocking drugs perhaps be harmful in the COVID-19 pandemic? J. Hypertens. 2020;38:1189-1198. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
36. Pal R., Bhansali A. COVID-19, diabetes mellitus and ACE2: The conundrum. Diabetes Res. Clin. Pract. 2020;162:108132. doi: 10.1016/j.diabres.2020.108132. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
37. Esler M., Esler D. Can angiotensin receptor-blocking drugs perhaps be harmful in the COVID-19 pandemic? J. Hypertens. 2020;38:781-782. doi: 10.1097/HJH.0000000000002450. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
38. Romaní-Pérez M., Outeiriño-Iglesias V., Moya C.M., Santisteban P., González-Matías L.C., Vigo E., Mallo F. Activation of the GLP-1 Receptor by Liraglutide Increases ACE2 Expression, Reversing Right Ventricle Hypertrophy, and Improving the Production of SP-A and SP-B in the Lungs of Type 1 Diabetes Rats. Endocrinology. 2015;156:3559-3569. doi: 10.1210/en.2014-1685. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
39. Zhang W., Li C., Liu B., Wu R., Zou N., Xu Y.-Z., Yang Y.-Y., Zhang F., Zhou H.-M., Wan K.-Q. Pioglitazone upregulates hepatic angiotensin converting enzyme 2 expression in rats with steatohepatitis. Ann. Hepatol. 2013;12:892-900. doi: 10.1016/S1665-2681(19)31294-3. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
40. Ali R.M., Al-Shorbagy M.Y., Helmy M.W., El-Abhar H.S. Role of Wnt4/p-catenin, Ang II/TGFp, ACE2, NF-kB, and IL-18 in attenuating renal ischemia/reperfusion-induced injury in rats treated with Vit D and pioglitazone. Eur. J. Pharmacol. 2018;831:68-76. doi: 10.1016/j.ejphar.2018.04.032. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
41. Viswanathan V., Puvvula A., Jamthikar A.D., Saba L., MJohri A., Kotsis V., Khanna N.N., KDhanjil S., Majhail M., Prasanna Misra D., et al. Bidirectional link between diabetes mellitus and coronavirus disease 2019 leading to cardiovascular disease: A narrative review. World J. Diabetes. 2021;12:215-237. doi: 10.4239/wjd.v12.i3.215. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
42. Knapp S. Diabetes and infection: Is there a link?—A mini-review. Gerontology. 2013;59:99-104. doi: 10.1159/000345107. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
43. Moutschen M., Scheen A., Lefebvre P. Impaired immune responses in diabetes mellitus: Analysis of the factors and mechanisms involved. Relevance to the increased susceptibility of diabetic patients to specific infections. Diabete Metab. 1992;18:187. [PubMed] [Google Scholar]
44. Geerlings S.E., Hoepelman A.I. Immune dysfunction in patients with diabetes mellitus (DM) FEMS Immunol. Med. Microbiol. 1999;26:259-265. doi: 10.1111/j.1574-695X.1999.tb01397.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
45. Fernandez C., Rysä J., Almgren P., Nilsson J., Engström G., Orho-Melander M., Ruskoaho H., Melander O. Plasma levels of the proprotein convertase furin and incidence of diabetes and mortality. J. Intern. Med. 2018;284:377-387. doi: 10.1111/joim.12783. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
46. Hoffmann M., Kleine-Weber H., Schroeder S., Krüger N., Herrler T., Erichsen S., Schiergens T.S., Herrler G., Wu N.H., Nitsche A., et al. SARS-CoV-2 Cell Entry Depends on ACE2 and TMPRSS2 and Is Blocked by a Clinically Proven Protease Inhibitor. Cell. 2020;181:271-280. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.052. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
47. Huang J., Xiao Y., Zheng P., Zhou W., Wang Y., Huang G., Xu A., Zhou Z. Distinct neutrophil counts and functions in newly diagnosed type 1 diabetes, latent autoimmune diabetes in adults, and type 2 diabetes. Diabetes Metab. Res. Rev. 2019;35:30-64. doi: 10.1002/dmrr.3064. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
